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Stochastic Games
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新框架为鲁棒马尔可夫决策过程提供定量分析
本文为具有 ω-正则目标的鲁棒马尔可夫决策过程（RMDP）引入了一个定量分析框架。该研究通过求解精确的定量值，扩展了先前的定性分析，该定量值代表了在所有智能体策略下，对抗敌对环境的保证满意度的上限。作者证明了智能体和环境都允许纯粹的、无记忆的最优策略，并提出了一种用于鲁棒马尔可夫链上定量奇偶校验的多项式时间算法，该算法随后用于 RMDP 的策略迭代算法。实验结果将这种新方法与归约到随机博弈的方法进行了比较。
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新的因果抽象技术提高了 MDP 的可扩展性
研究人员开发了一种新的面向属性的因果抽象技术，用于马尔可夫决策过程（MDP），以解决可扩展性挑战。该方法利用状态变量谓词上的因果关系来识别具有相似原因来满足或违反抽象属性的状态。该方法已在各种 MDP 模型（包括区间 MDP 和随机博弈）上进行了理论和经验评估，证明了其创建更小抽象的潜力，这些抽象能够计算原始 MDP 的近优策略，并推广到相关的大规模模型。